본 논문에서는 체크 노드 분할에 의한 low-density parity-check(LDPC) 부호의 새로운 직렬 메시지 전달 복호 알고리즘을 제안한다. 이 새로운 복호 알고리즘은 특히 적은 반복 횟수에 대하여 기존의 메시지 전달 복호 알고리즘의 비트 오율(BER) 성능보다 더 우수한 성능을 보인다. 체크 노드의 분할된 부분 집합의 개수가 증가함에 따라 비트 오율 성능이 보다 좋아진다는 사실을 분석적 결과로 확인할 수 있다. 또한 가우시안 근사화를 이용한 밀도 진화를 이용하여 변수 노드에서 메시지들의 평균값에 대한 재귀 방정식을 유도하고, 모의 실험을 이용하여 분석적인 결과를 검증하였다.
최근에 R은 여러 분야에서 많이 사용되고 있다. 특히 모의실험(simulation)이나 통계학 관련 연구에 많이 사용되고 있다. 모의실험을 하는 경우에는 많은 반복으로 인해 R 프로그램의 수행 속도가 매우 중요하다. 또한 데이터마이닝 분야에서도 R을 많이 사용하고 있다. 우리는 데이터 마이닝에서 데이터의 전처리 과정 중 Fayyad & Irani 방법을 사용하여 연속형 변수를 이산화하는 실험을 하였으며, 이를 위해 R을 사용하였다. 이 프로그램은 재귀 함수를 이용하고 이런 과정에서 빈도표 작성, information계산, 빈도표의 분할, 정지 규칙 등의 여러 함수를 사용하게 되어있다. 우리가 작성한 R 로드를 사용하여 UCI DB의 Iono 자료를 (속성이 35개, 사례수가 약 1000개정도) 이산화 하였을 때 7초 이상의 상당한 시간이 소요된다. 반면에 JAVA로 만들어진 Weka에서 똑같은 Fayyad & Irani 방법을 수행했을 때 위와 같은 큰 자료를 이산화하는 속도가 매우 빨라 수행시간은 거의 무시할 만하였다. 이런 차이점을 보고 R 프로그램의 수행 속도를 늘이는 방법을 찾게 되었다. 이 본 발표에서는 R 코드 중 시간이 많이 소요되는 것들을 몇 가지 선정하고 이들을 더 효율적으로 만들 수 있는 코드를 작성하여 이들 코드의 수행속도를 비교하였다. 또한 몇 가지 명령에 대해서는SAS와도 비교하였다.
메모리 기반 추론에서 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 RPA(Recursive Partition Averaging)알고리즘은 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보였지만, 분할 종료 조건과 대표패턴의 추출 방법이 분류 성능 저하의 원인이 되는 단점을 가지고 있었다. 여기에서는 기존 RPA의 단점을 보안한 ARPA(Adaptive RPA) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 패턴 공간의 분할 종료 조건으로 특징별 최빈 패턴 구간(FPD: Feature-based population densimeter)추출 알고리즘을 사용하며, 학습 결과 패턴의 생성을 대표패턴 추출기법 대신 최빈 패턴 구간을 이용하여 생성한 최적초월평면(OH: Optimized Hyperrectangle)을 사용한다. 제안된 알고리즘은 k-NN 분류기에서 필요로 하는 메모리 공간의 40%정도를 사용하며, 분류에 있어서도 RPA보다 우수한 인식 성능을 보이고 있다. 또한 저장된 패턴의 감소로 인하여, 실제 분류에 소요되는 시간 비교에 있어서도 k-NN보다 월등히 우수한 성능을 보이고 있다.
도메인이 여러 개로 구성된 멀티 네트워크를 운영하는 조직에서는 단일 화면 상에 다수의 네트워크 토폴로지를 시각화하여 전체 노드들과 링크들을 감시할 수 있는 기능이 필요한데, 도메인간의 연결점이 없는 토폴로지를 단일 화면 상에 표시하는 것은 간단하지가 않다. 게다가, 다수의 네트워크 형상들을 단일 화면 상에 실제와 같은 물리적 모습으로 표시하는 것은 어렵기 때문에, 멀티 도메인 네트워크를 하나의 화면을 통해 관리하는데는 어려움이 있다. 본 연구에서는 멀티 도메인 환경에서 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하여 토폴로지를 시각화하는 효율적인 방법을 제안한다. 이 방법은 네트워크를 구성하는 노드들의 중심성 지수를 활용하여 도메인별 중심 노드를 찾고, 자식 노드들과의 연결정보를 재귀적으로 탐색하여 토폴로지를 생성한다. 화면 상의 도메인별 토폴로지 표시 영역은 자식 노드들의 가중치의 합으로 계산 및 동적 분할되고, 가상의 Root 노드를 활용하여 3D 공간 상에 전체 노드들을 배치함으로써 멀티 도메인 토폴로지를 시각화한다. 이 방법은 노드간의 최소 연결 정보만을 이용하는 단순한 방법이지만, 멀티 도메인 네트워크의 물리적 형상을 유지하면서 하나의 화면에 표시할 수 있는 효율적인 토폴로지 시각화 방법이다.
본 연구의 목적은 비례 문제 해결 과정에서 학생의 분수 지식이 어떻게 관련되어 나타나는지를 탐구하는 것이다. 이를 위해 단위 조정 3단계로 판단되는 중학교 1학년 학생 2명에 주목하여 분수 지식과 비례 문제 해결 과정에 대한 임상 면담 자료를 분석하였다. 분석 결과 자연수 맥락에서 단위 조정 3단계 학생으로 판단되었던 두 학생은 분수 맥락에서는 '활동을 통해' 3수준 단위를 조정하며 서로 다른 양적 조작 방식을 보여주었다. 특히 두 학생이 가분수가 포함된 곱셈 연산 과제에서 보여주었던 분할 조작과 단위 조정 활동에서 식별되었던 차이는 두 학생의 비례 문제에 대한 접근 방식에 있어서 중요한 차이로 나타났다. 이 과정에서 하나의 3수준 단위로부터 또 다른 3수준 단위 사이의 구조적 전환이 '재귀 분할의 내재화'와 관련이 되며, 합성 단위에 대한 스플리팅 조작에 중요한 근거가 됨을 시사하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1253-1262
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2014
회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.
이 연구는 사다리타기 게임에서 등장하는 사다리 모양에 따른 이산구조를 순열과 조합적 사고, 알고리즘적 구현을 통하여 최소생성사다리를 생성하는 방법과 컴퓨팅 사고력과의 관련성을 탐구하는 내용을 다루었다. 먼저 연구자는 사다리 모양의 세로판과 가로판의 조합에 따라서 생성되는 순열 중에서 역순열에 대응하는 사다리(최소생성사다리)를 필터링 기법과 새로 개선한 알고리즘을 고안하여 Mathematica 프로젝트로 진행하였다. 그 결과 최소생성사다리를 생성원(generator)으로 하는 새로운 그래프를 Mathematica로 창출하여 YC그래프라 이름 붙였으며 그에 대한 속성을 조사하였다. YC그래프는 이전 차원의 그래프를 내포하는 재귀적 구조와 다층 구조를 가졌으며 간선대칭의 특징을 보여주었다. 또한 계산복잡도가 증가함에 따라 세로판 5개, 가로판 10개 사다리부터 층별로 최소생성사다리를 생성하도록 탐색 공간을 분할하는 알고리즘을 적용하였다. 이 과정에서 자료의 시각화, 추상화 및 병렬처리 알고리즘 구현을 통한 컴퓨팅 사고력이 새로운 YC그래프의 창출 및 구조 분석에 기여한 것으로 나타났다.
한우의 사육규모가 커짐에 따라 농가에서 암소의 번식관리는 더욱 어려워지게 되었으며 이를 효율적으로 조절하고자 다양한 발정제어 처리에 따라 수태시켰으며 이에 따라 임신한 한우번식우의 분만내역과 다음번 번식에 미치는 영향을 규명하고자 수행하였다. 1) 발정유기 방법별분만율은 PeGF$_2$$\alpha$구에서 73%(73/100), PRID구에서 73.3%(22/30), CIDR구에서 76.6%(23/30), GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 81%(81/100)였으며 전체적으로 76.5%(199/260)로 나타났다. 2) 생시체중은 자연발정구에서 암송아지는 23.9kg, 수송아지는 26.2kg인 반면에 발정유기구에서는 암송아지는 24kg, 수송아지는 24.9kg으로써 거의 차이를 보이지 않았고, 4개월령 체중에 있어서도 자연발정구에서 암송아지 72kg, 수송아지 75kg인 반면에 발정유기구에서는 암송아지 75.6kg, 수송아지 78.3kg으로 발육상에 차이가 없었다. 3) 송아지 육성율은 자연발정구에서 86.5%(251/290)이었으며, 발정유기구에서는 87.0% (175/201)로써 유사한 경향을 나타내었으나 농가의 사육경험에 따라 6년 이상에서는 84.0% (105/125)였고, 10년 이상에서 88.4%(146/165) 로써 사육 경험이 많을수록 우수하였다. 4) 분만후 발정재귀일수는 대조구에서 80.7일, PGF$_2$$\alpha$구에서 92.3일, PRID구에서 78.5일, CIDR구에서 64.5일, GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 65.6일로 나타났고 분만 후 수태일수는 대조구에서 137.1일, PGF$_2$$\alpha$구에서 147.6일. PRID구에서 141.3일, CIDR구에서 116.6일, GnRH-PGF$_2$$\alpha$-GnRH 처리구에서 118일로 나타났다.
본 논문에서는 다수의 광섬유로 이루서진 광링크와 산재하여 있는 제한 영역 파장변환 능력을 가진 노드들로 구성된 광통신 망의 불통확률을 정확하게 계산할 수 있는 새로운 성능분석 모형을 제안한다. 제안하는 성능분석 모형은 다수의 광섬유로 이루어진 광링크 상에서 사용 가능한 파장들의 분포와 제한 영역 파장변환 이후의 사용 가능한 파장들의 분포, 그리고 다수의 광링크가 연결된 광경로에서의 불통 확률을 계산하기 위한 재귀적 공식을 도출함을 특징으로 한다. NSFNET 망에서 수행한 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 성능분석 모형이 광통신 망의 불통확률을 정확히 예측함을 보인다. 또한, 파장 연속성 제약이 없는 경우의 이상적인 블통화률에 근접하는 성능을 얻기 위해서 소수의 제한영역 파장변환 노드와 소수의 광섬유만으로 구성된 광링크를 포설하는 것으로 충분함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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